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  4. Méthode : Calculer une variance et un écart-type

Calculer une variance et un écart-typeMéthode

Sommaire

1Rappeler la loi de probabilité de X 2Enoncer la formule 3Calculer ou rappeler la valeur de l'espérance 4Appliquer la formule 5Interpréter la variance

La variance et l'écart-type d'une variable aléatoire X donne des informations sur la dispersion des valeurs de X.

Le tableau suivant donne la loi de probabilité de la variable aléatoire X.

x_i 0 2 4 6 8
p\left(x=x_i\right) 0,1 0,25 0,4 0,15 0,1

Calculer V\left(X\right) et \sigma \left(X\right).

Etape 1

Rappeler la loi de probabilité de X

Si elle n'a pas déjà été déterminée, on détermine la loi de probabilité de X. Sinon, on la rappelle.

Ici, la loi de probabilité de X est donnée dans l'énoncé :

x_i 0 2 4 6 8
p\left(x=X_i\right) 0,1 0,25 0,4 0,15 0,1
Etape 2

Enoncer la formule

On rappelle les formules :

  • V\left(X\right) = \sum_{i=0}^{n}\left(x_i-E\left(X\right)\right)^2\times p\left(X = x_i\right)
  • \sigma \left(X\right) = \sqrt{V\left(X\right)}

D'après le cours :

  • V\left(X\right) = \sum_{i=0}^{n}\left(x_i-E\left(X\right)\right)^2\times p\left(X = x_i\right)
  • \sigma \left(X\right) = \sqrt{V\left(X\right)}
Etape 3

Calculer ou rappeler la valeur de l'espérance

On rappelle que E\left(X\right) =\sum x_i p\left(X=x_i\right) .

On calcule la valeur de l'espérance. Si elle a déjà été calculée dans les questions précédentes, on la rappelle.

On sait que :

E\left(X\right) =\sum x_i p\left(X=x_i\right)

Soit :

E\left(X\right) = 0 \times 0{,}1+ 2\times 0{,}25+4\times 0{,}4 + 6\times 0{,}15 + 8\times 0{,}10.

E\left(X\right) = 3{,}8

Etape 4

Appliquer la formule

On applique la formule afin de trouver la valeur de la variance, puis de l'écart-type.

On a :

V\left(X\right) = \sum_{i=0}^{n}\left(x_i-E\left(X\right)\right)^2\times P\left(X = x_i\right).

Soit, ici :

V\left(X\right) =\left(0-3{,}8\right)^2\times 0{,}1+\left(2-3{,}8\right)^2\times 0{,}25+\left(4-3{,}8\right)^2\times 0{,}4+\left(6-3{,}8\right)^2\times 0{,}15 +\left(8-3{,}8\right)^2\times 0{,}1

V\left(X\right) = 4{,}76

De plus, on sait que :

\sigma \left(X\right) = \sqrt{V\left(X\right)}

Soit :

\sigma \left(X\right) \approx 2{,}18

Etape 5

Interpréter la variance

Plus la variance est élevée, plus la dispersion des valeurs par rapport à l'espérance est forte.

En pratique, on peut interpréter une variance uniquement en la comparant à une autre.

Afin de calculer la variance, on peut également utiliser la formule : V\left(X\right) = \sum_{i=0}^{n} \left[\left(x_i\right)^2 p\left(X=x_i\right)\right]-\left(E\left(X\right)\right)^2